В Москве при поддержке «Теплицы социальных технологий» состоялась первая публичная презентация проекта «Habidatum». Екатерина Серова, со-основатель компании Habidatum и руководитель проекта Urban Data (Московское подразделение группы компаний Thomson Reuters), рассказала о новых цифровых технологиях обработки и визуализации городских данных.
Виртуальный город расширил наше представление о реальности, мы привыкли к новостям о появлении новых технологий, но что в действительности скрывается за понятиями «умный город», «bigdata» и «urbandata»?
Однозначного определения «умный город» сегодня нет: с одной стороны, это город, посвященный сугубо технологиям и полностью автоматизированный; с другой стороны, это город, в котором можно наблюдать разнообразие креативных пространств, где главную роль в развитии города играет креативный класс (подробнее о креативном классе и пространстве можно прочитать у Ч. Лэндри в книге «Креативный город»)
Другими словами, «умный город» включает в себя применение в городе технологий с активным участием горожан в развитии города.
Кто же занимается разумным городским развитием? Можно выделить несколько главных игроков:
- крупные IT-компании с хорошо развитой инфраструктурой сбора данных: Cisco, Accela, IBM. Microsoft, Oracle и другие;
- исследовательские лаборатории: MIT SENSEable City, ICRI, UCL CASA.
Большинство лабораторий начали работу в 2011 и 2012 гг., поэтому профессиональная дискуссия о роли городских данных и возможностях их применения только формируется.
О проекте «Habidatum»
Проект «Habidatum» образован в сентябре 2013 г., и его основная деятельность связана с визуализацией анализа спонтанных данных.
Проект осуществляется совместно со студией цифровой визуализации «Mathrioshka» и при организационной поддержке московского подразделения агентства Thomas Reuters. Задача «Habidatum» – исследовать обживаемую среду на основе спонтанных городских данных, которые производятся этой же средой.
Спонтанные городские данные – информация, которая формируется неумышленно через повседневные действия людей (публикации с социальных сетей, сигналы сотовых телефонов или кредитных карт с чипами).
С появлением Интернета и технологий наше поведение как горожан все больше отрывается от структур, которые были созданы до появления технологий. Городские планировщики сталкиваются с тем, что они вынуждены планировать в условиях, в которых невозможно планировать, и без постоянного мониторинга данных не обойтись.
О проекте «Habidatum» вы можете узнать в коротком интервью с Катей Серовой и Вадимом Смахтиным (студия цифровой визуализации «Mathrioshka»):
Что можно узнать с помощью анализа городских данных?
Анализ спонтанных данных помогает «вскрыть» такую информацию о городе, которая может существенно повлиять на принятие решения по его развитию. Например, исследование по времени работы организаций вывило, что городское пространство используется только 40% времени, а 60% оно пустует.
Подобные результаты подтолкнули к развитию бизнеса и пересмотру функций городских пространств. Другое исследование городских данных было направлено на изучение емкости городского времени, и выводом стало, что в развитых странах 88% времени горожане проводят не на работе, и только 12% потрачено на работу, достаточную для обеспечения жизни всего города.
В таких исследованиях важно визуальное представление информации, так как, перенося информацию на карту, мы лучше понимаем связи между данными и пространством.
Пилотное исследование для II Московского урбанистического форума
Пилотное исследование было подготовлено для МУФ в рамках исследования «Археология периферии» (организаторы консорциума – «Проект Меганом – Институт «Стрелка»). Партнерами выступали сотовый оператор «Мегафон» и Институт экономики города. Перед командой ставилась задача изучить московскую периферию и составить ментальную географию города на основе сигналов сотовых телефонов оператора «Мегафон». Так было зафиксировано 3 млн. сигналов, которые перемещаются по Москве и Московской области в первой половине одного рабочего сентябрьского дня с 6 до 13 часов.
Для анализа было выделено несколько типов путей:
- прямые перемещения – из одной точки в другую по прямой траектории;
- перепробег – две точки соединяются извилистыми траекториями.
Главный вопрос исследования звучал так: «Что происходит с мобильностью в Москве и в ее периферийном поясе?».
Результаты исследования
Выяснилось, что представление о том, что в Москве все постоянно передвигаются, – это миф. 2/3 жителей Москвы не перемещаются в течение первой половины дня и не покидают пределы своего районы. Для анализа перемещений использовалась информация о том, пересекал сигнал кольцевую магистраль или нет, был ли конечным пунктом маршрута центр города. В результате 1/3 населения, которая выехала утром из дома, совершила перепробег, то есть люди едут в центр, но не заканчивают там свой маршрут.
Важно отметить, что информация, полученная от «Мегафона», отображала только точку старта и финиша сигнала, поэтому если сигнал оставался неподвижным ночь и утро, то эта точка условно принималась за «дом».
Анализ социальных сетей
Вторая часть исследования заключалась в составлении психологической и ментальной карты Москвы на основе публикаций в Twitter, Foursquare и «ВКонтакте» с привязкой к местности по трем административным округам столицы – ЮВАО, ЮЗАО и ЦАО.
Исследование показало, что под «центром» принимается территория в пределах Садового кольца, а точнее, кольцевая ветка метро и исторический центр. Слово «периферия» употребляется редко, но обнаружилась концентрация значений на севере и юге Москвы. Все остальное пространство не воспринимается горожанами, и его можно обозначить как семантический провал.
Психологическая карта Москвы показала, какие эмоции у людей вызывает тот или иной район города.
Негативные упоминания были разбиты на несколько категорий:
- нецензурные выражения, наркоманы, алкоголь;
- мигранты – названия конкретных национальностей и общие грубые выражения о приезжих;
- undesirables – социологический термин, обозначающий остальные «нежелательные группы»: «быдло», «гопота», упоминания бездомных.
Итоги оказались довольно очевидными: женщины дают больше позитивных оценок, мужчины – негативных. Лидерами по негативному упоминанию стали отдельные группы горожан: мигранты, бездомные, а также «ненормативная лексика», «шум», «толпа». При работе с положительными откликами определить, что конкретно нравится человеку, оказалось сложнее. Как правило, людям нравится атмосфера места, где им «душевно, уютно и спокойно», но за счет чего достигается этот эффект, выяснить не удалось.